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文档简介
本发明涉及一种基于深度学习的脊柱侧弯2基于拟合的脊椎曲线分别确定上端椎和下端椎位深度学习模型包括用于脊柱X片图像特征提取的特征提取网络以及用于医学分割的分割网对于与预测准确的中心点距离相近的噪点，通过对每个预对于距离较大的噪点，计算每个点横坐标与34[0002]脊柱侧弯是多发于青少年和儿童的常见疾病，一般在脊柱X片上显示的脊柱有大量计算cobb角。这样的测量方法通常需要数分钟或数十分钟才能完成对一张脊柱X线片的[0006]本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种基于深度学习[0016]优选地，所述的深度学习模型包括用于脊柱X片图像特征提取的特征提取网络以5[0023]对于距离较大的噪点，计算每个点横坐标与所有预测点横坐标均值的差的绝对6[0055]在本申请实例中，步骤S2所提到的深度学习模型由轻量级网络MobileNet和用于7四个定位点起到过滤颈椎中心点的作用。图2示例展示了模型预测到的脊椎中心点与四个示了脊椎X片在本申请实例最终的用户图形界面中89
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